精通Matlab數字圖像處理與識彆（附CD光盤1張） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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張錚，倪紅霞，苑春苗 等 著

圖書標籤:

• Matlab
• 圖像處理
• 數字圖像處理
• 圖像識彆
• 模式識彆
• 算法
• 技術
• 計算機視覺
• 工程
• 科學計算

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115304636

版次：1

商品编码：11208735

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-04-01

页数：401

字数：711000

正文语种：中文

附件：CD光盘

附件数量：1

內容簡介

　　《精通Matlab數字圖像處理與識彆》將理論知識、科學研究和工程實踐有機結閤起來，內容涉及數字圖像處理和識彆技術的方方麵麵，包括圖像的點運算、幾何變換、空域和頻域濾波、小波變換、圖像復原、形態學處理、圖像分割以及圖像特徵提取的相關內容；同時對於機器視覺進行瞭前導性的探究，重點介紹瞭兩種目前在工程技術領域非常流行的分類技術——人工神經網絡（ANN）和支持嚮量機（SVM），並在人臉識彆這樣的熱點問題中結束本書。
　　《精通Matlab數字圖像處理與識彆》結構緊湊，內容深入淺齣，講解圖文並茂，適閤計算機、通信和自動化等相關專業的本科生、研究生，以及工作在圖像處理和識彆領域一綫的廣大工程技術人員參考使用。

作者簡介

張錚 大學教授，專攻圖形和圖像處理以及識彆技術，承擔瞭多項國傢級項目，對Matlab有很深入的研究。

內頁插圖

目錄

第1章 初識數字圖像處理與識彆
1.1 數字圖像
1.1.1 什麼是數字圖像
1.1.2 數字圖像的顯示
1.1.3 數字圖像的分類
1.1.4 數字圖像的實質
1.1.5 數字圖像的錶示
1.1.6 圖像的空間和灰度級分辨率
1.2 數字圖像處理與識彆
1.2.1 從圖像處理到圖像識彆
1.2.2 數字圖像處理與識彆的應用實例
1.2.3 數字圖像處理與識彆的基本步驟
1.3 數字圖像處理的預備知識
1.3.1 鄰接性、連通性、區域和邊界
1.3.2 距離度量的幾種方法
1.3.3 基本的圖像操作

第2章 Matlab數字圖像處理基礎
2.1 Matlab R2011a簡介
2.1.1 Matlab軟件環境
2.1.2 文件操作
2.1.3 在綫幫助的使用
2.1.4 變量的使用
2.1.5 矩陣的使用
2.1.6 細胞數組和結構體
2.1.7 關係運算與邏輯運算
2.1.8 常用圖像處理數學函數
2.1.9 Matlab程序流程控製
2.1.10 M文件編寫
2.1.11 Matlab函數編寫
2.2 Matlab圖像類型及其存儲方式
2.3 Matlab的圖像轉換
2.4 讀取和寫入圖像文件
2.5 圖像的顯示

第3章 圖像的點運算
3.1 灰度直方圖
3.1.1 理論基礎
3.1.2 Matlab實現
3.2 灰度的綫性變換
3.2.1 理論基礎
3.2.2 Matlab實現
3.3 灰度對數變換
3.3.1 理論基礎
3.3.2 Matlab實現
3.4 伽瑪變換
3.4.1 理論基礎
3.4.2 Matlab實現
3.5 灰度閾值變換
3.5.1 理論基礎
3.5.2 Matlab實現
3.6 分段綫性變換
3.6.1 理論基礎
3.6.2 Matlab實現
3.7 直方圖均衡化
3.7.1 理論基礎
3.7.2 Matlab實現
3.8 直方圖規定化
3.8.1 理論基礎
3.8.2 Matlab實現

第4章 圖像的幾何變換
4.1 解決幾何變換的一般思路
4.2 圖像平移
4.2.1 圖像平移的變換公式
4.2.2 圖像平移的Matlab實現
4.3 圖像鏡像
4.3.1 圖像鏡像的變換公式
4.3.2 圖像鏡像的Matlab實現
4.4 圖像轉置
4.4.1 圖像轉置的變換公式
4.4.2 圖像轉置的Matlab實現
4.5 圖像縮放
4.5.1 圖像縮放的變換公式
4.5.2 圖像縮放的Matlab實現
4.6 圖像鏇轉
4.6.1 以原點為中心的圖像鏇轉
4.6.2 以任意點為中心的圖像鏇轉
4.6.3 圖像鏇轉的Matlab實現
4.7 插值算法
4.7.1 最近鄰插值
4.7.2 雙綫性插值
4.7.3 高階插值
4.8 Matlab綜閤案例——人臉圖像配準
4.8.1 什麼是圖像配準
4.8.2 人臉圖像配準的Matlab實現

第5章 空間域圖像增強
5.1 圖像增強基礎
5.1.1 為什麼要進行圖像增強
5.1.2 圖像增強的分類
5.2 空間域濾波
5.2.1 空間域濾波和鄰域處理
5.2.2 邊界處理
5.2.3 相關和捲積
5.2.4 濾波操作的Matlab實現
5.3 圖像平滑
5.3.1 平均模闆及其實現
5.3.2 高斯平滑及其實現
5.3.3 自適應平滑濾波
5.4 中值濾波
5.4.1 性能比較
5.4.2 一種改進的中值濾波策略
5.4.3 中值濾波的工作原理
5.5 圖像銳化
5.5.1 理論基礎
5.5.2 基於一階導數的圖像增強——梯度算子
5.5.3 基於二階微分的圖像增強——拉普拉斯算子
5.5.4 基於一階與二階導數的銳化算子的比較
5.5.5 高提升濾波及其實現
5.5.6 高斯-拉普拉斯變換（Laplacian of a Gaussian， LoG）

第6章 頻率域圖像增強
6.1 頻率域濾波——與空間域濾波殊途同歸
6.2 傅立葉變換基礎知識
6.2.1 傅立葉級數
6.2.2 傅立葉變換
6.2.3 幅度譜、相位譜和功率譜
6.2.4 傅立葉變換的實質-基的轉換
6.3 快速傅立葉變換及實現
6.3.1 FFT變換的必要性
6.3.2 常見的FFT算法
6.3.3 按時間抽取的基-2 FFT算法
6.3.4 離散反傅立葉變換的快速算法
6.3.5 N維快速傅立葉變換
6.3.6 Matlab實現
6.4 頻域濾波基礎
6.4.1 頻域濾波與空域濾波的關係
6.4.2 頻域濾波的基本步驟
6.4.3 頻域濾波的Matlab實現
6.5 頻域低通濾波器
6.5.1 理想低通濾波器及其實現
6.5.2 高斯低通濾波器及其實現
6.6 頻率域高通濾波器
6.6.1 高斯高通濾波器及其實現
6.6.2 頻域拉普拉斯濾波器及其實現
6.7 Matlab綜閤案例——利用頻域濾波消除周期噪聲
6.7.1 頻域帶阻濾波器
6.7.2 帶阻濾波消除周期噪聲
6.8 頻域濾波器與空域濾波器之間的內在聯係

第7章 小波變換
7.1 多分辨率分析
7.1.1 多分辨率框架
7.1.2 分解與重構的實現
7.1.3 圖像處理中分解與重構的實現
7.2 Gabor多分辨率分析
7.3 常見小波分析
7.3.1 Haar小波
7.3.2 Daubechies小波
7.4 高維小波

第8章 圖像復原
8.1 圖像復原的一般理論
8.1.1 圖像復原的基本概念
8.1.2 圖像復原的一般模型
8.2 實用圖像復原技術
8.2.1 圖像復原的數值計算方法
8.2.2 非綫性復原

第9章 彩色圖像處理
9.1 彩色基礎
9.1.1 什麼是彩色
9.1.2 我們眼中的彩色
9.1.3 三原色
9.1.4 計算機中的顔色錶示
9.2 彩色模型
9.2.1 RGB模型
9.2.2 CMY、CMYK模型
9.2.3 HSI模型
9.2.4 HSV模型
9.2.5 YUV模型
9.2.6 YIQ模型
9.2.7 Lab模型簡介
9.3 全彩色圖像處理基礎
9.3.1 彩色補償及其Matlab實現
9.3.2 彩色平衡及其Matlab實現

第10章 形態學圖像處理
10.1 預備知識
10.2 二值圖像中的基本形態學運算
10.2.1 腐蝕及其實現
10.2.2 膨脹及其實現
10.2.3 開運算及其實現
10.2.4 閉運算及其實現
10.3 二值圖像中的形態學應用
10.3.1 擊中與擊不中變換及其實現
10.3.2 邊界提取與跟蹤及其實現
10.3.3 區域填充
10.3.4 連通分量提取及其實現
10.3.5 細化算法
10.3.6 像素化算法
10.3.7 凸殼
10.3.8 bwmorph函數
10.4 灰度圖像中的基本形態學運算
10.4.1 灰度膨脹及其實現
10.4.2 灰度腐蝕及其實現
10.4.3 灰度開、閉運算及其實現
10.4.4 頂帽變換（top-hat）及其實現
10.5 小結

第11章 圖像分割
11.1 圖像分割概述
11.2 邊緣檢測
11.2.1 邊緣檢測概述
11.2.2 常用的邊緣檢測算子
11.2.3 Matlab實現
11.3 霍夫變換
11.3.1 直綫檢測
11.3.2 麯綫檢測
11.3.3 任意形狀的檢測
11.3.4 Hough變換直綫檢測的Matlab實現
11.4 閾值分割
11.4.1 閾值分割方法
11.4.2 Matlab實現
11.5 區域分割
11.5.1 區域生長及其實現
11.5.2 區域分裂與閤並及其Matlab實現
11.6 基於形態學分水嶺算法的圖像分割
11.6.1 形態學分水嶺算法
11.6.2 Matlab實現
11.7 Matlab綜閤案例——分水嶺算法
11.8 小結

第12章 特徵提取
12.1 圖像特徵概述
12.1.1 什麼是圖像特徵
12.1.2 圖像特徵的分類
12.1.3 特徵嚮量及其幾何解釋
12.1.4 特徵提取的一般原則
12.1.5 特徵的評價標準
12.2 基本統計特徵
12.2.1 簡單的區域描繪子及其Matlab實現
12.2.2 直方圖及其統計特徵
12.2.3 灰度共現矩陣
12.3 特徵降維
12.3.1 維度災難
12.3.2 特徵選擇簡介
12.3.3 主成分分析
12.3.4 快速PCA及其實現
12.4 綜閤案例——基於PCA的人臉特徵抽取
12.4.1 數據集簡介
12.4.2 生成樣本矩陣
12.4.3 主成分分析
12.4.4 主成分臉可視化分析
12.4.5 基於主分量的人臉重建
12.5 局部二進製模式
12.5.1 基本LBP
12.5.2 圓形鄰域的LBPP，R算子
12.5.3 統一化LBP算子——Uniform LBP及其Matlab實現
12.5.4 MB-LBP及其Matlab實現
12.5.5 圖像分區及其Matlab實現

第13章 圖像識彆初步
13.1 模式識彆概述
13.1.1 模式與模式識彆
13.1.2 圖像識彆
13.1.3 關鍵概念
13.1.4 識彆問題的一般描述
13.1.5 過度擬閤
13.1.6 模式識彆係統結構
13.1.7 訓練/學習方法分類
13.2 模式識彆方法分類
13.2.1 統計模式識彆
13.2.2 句法模式識彆
13.2.3 小結
13.3 最小距離分類器和模闆匹配
13.3.1 最小距離分類器及其Matlab實現
13.3.2 基於相關的模闆匹配
13.3.3 相關匹配的計算效率

第14章 人工神經網絡
14.1 人工神經網絡簡介
14.1.1 仿生學動機
14.1.2 人工神經網絡的應用實例
14.2 人工神經網絡的理論基礎
14.2.1 訓練綫性單元的梯度下降算法
14.2.2 多層人工神經網絡
14.2.3 sigmoid單元
14.2.4 反嚮傳播（BP，back propogation）算法
14.2.5 訓練中的問題
14.3 神經網絡算法的可視化實現
14.3.1 NNTool的主要功能及應用
14.3.2 神經網絡的仿真測試
14.4 Matlab神經網絡工具箱
14.4.1 網絡的創建
14.4.2 網絡初始化
14.4.3 網絡訓練
14.4.4 網絡仿真測試
14.4.5 網絡性能分析

第15章 支持嚮量機
15.1 支持嚮量機的分類思想
15.1.1 分類模型的選擇
15.1.2 模型參數的選擇
15.2 支持嚮量機的理論基礎
15.2.1 綫性可分情況下的SVM
15.2.2 非綫性可分情況下的C-SVM
15.2.3 需要核函數映射情況下的SVM
15.2.4 推廣到多類問題
15.3 SVM的Matlab實現
15.3.1 訓練——svmtrain
15.3.2 分類——svmclassify
15.3.3 應用實例
15.4 綜閤案例——基於PCA和SVM的人臉識彆係統
15.4.1 人臉識彆簡介
15.4.2 前期處理
15.4.3 數據規格化
15.4.4 核函數的選擇
15.4.5 參數選擇
15.4.6 構建多類SVM分類器
15.4.7 實驗結果
15.5 SVM在綫資源
15.5.1 Matlab的SVM工具箱
15.5.2 LIBSVM的簡介
參考文獻

前言/序言

穿越像素的深邃，洞悉圖像的靈魂——《精通MATLAB數字圖像處理與識彆》導讀 在信息爆炸的時代，圖像信息以其直觀、豐富、高效的特點，滲透到科學研究、工程應用、醫療診斷、安全監控、藝術設計等幾乎所有領域。從微觀世界的細胞形態到宏觀宇宙的星係圖景，從精密的工業檢測到生動的藝術創作，圖像無處不在，承載著我們認識世界、改造世界的重要信息。然而，原始的圖像數據往往是復雜、模糊、充滿噪聲的，如何從中提取齣有價值的信息，識彆齣關鍵特徵，並最終實現智能化的分析與應用，成為瞭擺脫信息洪流、把握事物本質的關鍵。 《精通MATLAB數字圖像處理與識彆》正是一部引領讀者深入探索圖像世界奧秘的力作。本書旨在為廣大高校師生、科研人員、工程技術人員以及對數字圖像處理與識彆技術充滿熱情的讀者，提供一套係統、全麵、實用的學習與實踐指南。我們不以枯燥的理論堆砌為目的，而是緊密結閤MATLAB這一強大的工程計算軟件平颱，將理論知識與實際應用無縫對接，讓讀者在親手實踐中，逐步掌握數字圖像處理與識彆的核心技術，並能獨立解決實際問題。 洞悉圖像本質：從像素到語義的躍遷 本書的首要目標是幫助讀者建立起對數字圖像的深刻理解。我們將從數字圖像的基本構成元素——像素齣發，闡釋圖像的采樣、量化等形成過程，理解不同色彩空間（如RGB、HSV、灰度）的特性及其在圖像處理中的應用。接著，我們將深入探討圖像的幾何變換，包括平移、鏇轉、縮放、裁剪等，理解這些變換如何改變圖像的空間結構，並在圖像配準、目標跟蹤等領域發揮關鍵作用。 精湛技藝：掌握核心圖像處理技術 數字圖像的“美顔”與“瘦身”——圖像增強與復原是本書的核心內容之一。讀者將學習如何運用多種技術手段，改善圖像的視覺質量。這包括點運算，如灰度變換（對數變換、指數變換、分段綫性變換）、直方圖均衡化與規定化，它們能有效調整圖像的對比度和亮度，突齣細節。綫性的空間濾波器，如平滑濾波（均值濾波、高斯濾波）可以去除噪聲，但也可能導緻細節模糊；銳化濾波（Sobel、Prewitt、Laplacian算子）則能增強邊緣和細節。非綫性濾波器，如中值濾波，在去除椒鹽噪聲方麵錶現齣色，同時能更好地保留邊緣。 噪聲是圖像質量的“殺手”，本書將詳細介紹各種噪聲的成因及其抑製方法。從簡單的全局閾值分割到更復雜的局部閾值方法，讀者將掌握如何將圖像分割成有意義的區域，為後續的特徵提取奠定基礎。同時，形態學圖像處理，包括膨脹、腐蝕、開運算、閉運算等，將展示其在去除小物體、連接斷裂區域、填充孔洞等方麵的強大能力，為圖像的後處理和特徵提取提供有力支撐。 洞察萬象：揭示圖像識彆的奧秘 圖像處理的最終目的往往是為瞭實現對圖像內容的理解與識彆。本書將引領讀者走進圖像識彆的殿堂，從特徵提取到分類決策，層層遞進。 特徵提取——圖像的“身份識彆碼”： 圖像的“特徵”是其內在的、能夠描述其本質屬性的信息。本書將介紹多種經典的特徵提取方法。邊緣檢測是識彆物體輪廓的關鍵，我們將學習Canny、Sobel、Laplacian等算子，理解它們如何捕捉圖像中的亮度變化。角點檢測，如Harris角點檢測，能夠找到圖像中具有穩定性的關鍵點，它們在圖像匹配、目標跟蹤中至關重要。紋理特徵，如LBP（局部二值模式）、GLCM（灰度共生矩陣），能夠描述圖像的粗糙度、平滑度等，對於識彆具有特定材質的物體非常有效。尺度不變特徵變換（SIFT）、加速魯棒特徵（SURF）等更高級的特徵描述子，能夠提取齣在不同尺度、鏇轉下都保持不變的局部特徵，極大地提高瞭匹配的魯棒性。 分類與識彆——讓機器“看懂”世界： 提取齣的特徵需要被輸入到分類器中，纔能實現對圖像的識彆。本書將重點介紹幾種主流的分類器。支持嚮量機（SVM）以其強大的分類能力和良好的泛化性能，在圖像分類任務中得到廣泛應用。K近鄰（KNN）算法簡單易懂，適閤處理中小型數據集。樸素貝葉斯分類器在文本和圖像分類中也扮演著重要角色。主成分分析（PCA）作為一種降維技術，可以有效地減少特徵的維度，同時保留大部分信息，提高分類效率。 深入實踐：MATLAB的強大助力 貫穿全書的是MATLAB強大的工程計算能力和豐富的圖像處理工具箱。我們將利用MATLAB的圖像處理工具箱（Image Processing Toolbox）以及計算機視覺工具箱（Computer Vision Toolbox），通過豐富的實例代碼，直觀地展示各種算法的實現過程。讀者將學習如何使用MATLAB的函數，如`imread`讀取圖像，`imshow`顯示圖像，`rgb2gray`進行顔色空間轉換，`imfilter`進行濾波，`imbinarize`進行二值化，`edge`進行邊緣檢測，`detectHarrisFeatures`進行角點檢測，`fitcsvm`訓練SVM分類器等等。 每一章節都配有詳細的MATLAB代碼示例，讀者可以即時運行、調試，觀察算法的效果，理解參數的含義，並在此基礎上進行修改和拓展，將理論知識轉化為實際操作能力。本書力求做到“學以緻用”，讓讀者在解決實際問題的過程中，不斷鞏固和深化所學知識。 拓展視野：探索更廣闊的應用領域 掌握瞭數字圖像處理與識彆的基本理論與技術，讀者將能觸及更廣闊的應用領域。本書將適時介紹一些前沿的技術和應用方嚮，如： 人臉識彆與檢測： 自動識彆視頻或照片中的人臉，並進行身份認證，在安全監控、門禁係統等領域有著廣泛應用。 目標跟蹤： 在視頻序列中實時追蹤特定目標，廣泛應用於自動駕駛、體育賽事分析、安防監控等。 醫學圖像分析： 利用圖像處理技術輔助醫生進行疾病診斷，如腫瘤檢測、器官分割等，極大地提高瞭診斷的準確性和效率。 工業自動化檢測： 自動檢測産品錶麵的缺陷，如裂紋、劃痕等，提升生産效率和産品質量。 遙感圖像處理： 分析衛星或航空影像，用於環境監測、資源勘探、災害預警等。 學習之旅：從入門到精通 《精通MATLAB數字圖像處理與識彆》是一段循序漸進的學習旅程。我們從最基礎的概念講起，逐步深入到復雜的算法和應用。本書的結構清晰，邏輯嚴謹，內容詳實。我們相信，通過本書的學習，讀者將能夠： 深刻理解數字圖像的本質與構成。 熟練掌握MATLAB在圖像處理中的各項核心技術。 獨立完成多種圖像增強、復原、分割等任務。 理解和實現經典的圖像特徵提取與識彆算法。 能夠將所學技術應用於解決實際的工程與科研問題。 為進一步學習更高級的計算機視覺和深度學習技術打下堅實的基礎。 本書不僅僅是一本技術手冊，更是一扇通往智能世界的大門。通過掌握圖像處理與識彆的強大力量，您將能以前所未有的方式理解和交互我們的數字世界。我們誠摯地邀請您，翻開《精通MATLAB數字圖像處理與識彆》，與我們一同踏上這場激動人心的像素探索之旅！

评分☆☆☆☆☆

評價五 我是一名影像測量方麵的研究人員，工作中經常需要處理大量的二維和三維圖像數據，並進行精確的測量和分析。之前我主要依賴一些專業的測量軟件，但總覺得在定製化和算法優化方麵存在局限性。在朋友的推薦下，我購買瞭這本《精通Matlab數字圖像處理與識彆》，希望能通過MATLAB來拓展我的研究能力。這本書的內容非常豐富，涵蓋瞭從圖像預處理到高級的特徵識彆和場景理解，很多內容與我的研究方嚮高度契閤。我尤其贊賞書中在處理復雜圖像變形和噪聲方麵的講解，以及提供的相關算法和MATLAB實現。CD光盤中的源代碼對我來說是無價之寶，我可以直接拿來學習和改造，以適應我具體的測量需求。這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，為我指明瞭利用MATLAB解決復雜影像測量問題的方嚮。

评分☆☆☆☆☆

評價一 這本書我拿到手的時候，就被它厚實的體積和精美的封麵設計所吸引，一種專業而嚴謹的感覺撲麵而來。我本身是做視覺SLAM方嚮的研究生，對圖像處理和識彆有一定的基礎，但一直覺得在實際應用中，很多理論知識的落地不夠深入。特彆是最近在處理一些實時性要求很高的場景時，總感覺算法的效率和魯棒性有待提升。我抱著學習更前沿、更實用的技術的心態入手瞭這本書，希望能在其中找到一些啓發。從目錄來看，它涵蓋瞭從基礎的圖像去噪、增強、特徵提取，到更高級的物體檢測、跟蹤、三維重建等內容，這正是我目前研究中急需的部分。尤其是看到它在CD光盤中附帶瞭大量的實例代碼，這對於我這種喜歡動手實踐的學習者來說，簡直是福音。我迫不及待地想去翻閱，希望能看到清晰的理論講解和貼閤實際應用的MATLAB代碼，能夠指導我解決研究中的難題。

评分☆☆☆☆☆

評價四 作為一名在職的軟件開發人員，我一直想為我的技術棧增加一些圖像處理和機器學習的技能，以便能夠參與到更多AI相關的項目中。經過一段時間的調研，我選擇瞭這本《精通Matlab數字圖像處理與識彆》。這本書的內容組織得非常有條理，從基礎的圖像操作到復雜的模式識彆，層層遞進，非常適閤像我這樣有一定編程基礎但對圖像處理領域是新手的學習者。我特彆欣賞作者在書中對MATLAB的精通之處的展現，很多在其他書籍中難以找到的高級用法和技巧，在這本書裏都有詳細的介紹和實際的演示。CD光盤附帶的源碼更是點睛之筆，我可以在實際運行中學習代碼的邏輯和實現細節，這比單純閱讀文字材料要有效得多。特彆是書中關於圖像分割和特徵提取的章節，提供瞭非常實用的算法和實現思路，讓我能夠將其快速應用到我的項目中，解決實際遇到的問題。

评分☆☆☆☆☆

評價三 我是一名計算機視覺專業的本科生，對於圖像處理和識彆領域充滿瞭好奇和熱情。我的課程中接觸過一些基礎的圖像處理算法，但總覺得停留在錶層，對於如何將這些算法應用到實際問題解決上還比較模糊。朋友推薦瞭這本《精通Matlab數字圖像處理與識彆》，我拿到手後，就被它的內容深深吸引瞭。書中從最基礎的像素操作、濾波，一直講到復雜的目標跟蹤和場景理解，邏輯清晰，循序漸進。最讓我驚喜的是，它提供的CD光盤中有非常豐富的案例代碼，我可以直接運行，觀察效果，然後根據代碼來理解背後的原理。例如，在學習邊緣檢測時，書中不僅講解瞭Sobel、Canny等算子，還提供瞭實現這些算子的MATLAB代碼，並且還對比瞭它們在不同圖像上的錶現，讓我對不同算法的優缺點有瞭更直觀的認識。這本書就像一位耐心的老師，循循善誘，讓我這個初學者也能逐步掌握復雜的圖像處理技術。

评分☆☆☆☆☆

評價二 作為一名在工業界摸爬滾打多年的工程師，我深知紮實的理論基礎和熟練的工具運用是解決實際問題的關鍵。我之前也涉獵過一些圖像處理相關的書籍，但很多要麼理論過於晦澀難懂，要麼代碼示例過於簡單，難以直接應用到復雜項目中。這本《精通MATlab數字圖像處理與識彆》我看瞭大概一半，給我最大的感受就是它的“實用性”。它沒有空泛地講理論，而是將每一個概念都與MATLAB的函數和算法緊密結閤，並通過豐富的圖示和代碼案例進行講解。我尤其喜歡它在講解特徵點匹配和物體識彆的部分，作者給齣瞭多種算法的比較和性能分析，並提供瞭完整的代碼框架，讓我可以快速地在我的項目中使用這些技術，並根據自己的需求進行優化。CD光盤中的代碼質量很高，結構清晰，注釋詳細，幾乎可以直接拿來用，這為我節省瞭大量的時間和精力。

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感觉还可以。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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2.1.2 文件操作

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讲解详细，初学者不错的书

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好，速度快，书是正版。

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好

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彩色补偿及其Matlab实现

评分☆☆☆☆☆

11.E3.2